（台泰時報1月16日電）火災為建築物常見重大風險之一，為提升預警效率並降低誤報率，研究團隊開發出可直接透過既有監視器畫面進行判讀的人工智慧系統，能在不到1秒內辨識火災狀況，整體準確率達92%，為建築防災提供新解方。

這項研究由美國NYU Tandon School of Engineering團隊主導，系統不需額外安裝感測設備，而是運用一般建築物內既有的閉路監視器影像進行即時分析。研究人員指出，AI系統並非單一模型運作，而是透過多個演算法交叉驗證，須同時判定為火災狀態後才會發出警示，大幅降低傳統煙霧偵測器常見的誤報問題。

研究團隊說明，各模型皆以符合防火安全標準的火災影像資料集進行訓練，涵蓋電線短路、廚房火源及一般燃燒等多種情境。系統可逐格分析影像變化，並結合時間序列比對火焰的擴散、移動與亮度特徵，平均每影格僅需0.016秒即可完成判讀，適合即時通報需求。

相較傳統煙霧感測器須等待煙霧上升後才會啟動警報，AI影像辨識可在火勢初期即掌握位置與規模，有助管理人員迅速評估狀況並採取應變。研究人員指出，該技術仍屬研發階段，尚未全面商業化，但因可直接整合既有監控系統，具備實際推廣潛力，未來1至2年內有望投入實際應用。

圖片來源：Post Today